| 基于细粒度的肺炎识别方法 |
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| 引用本文： | 杨杰之,唐万梅,皮家甜,汪建良. 基于细粒度的肺炎识别方法[J]. 重庆师范大学学报(自然科学版), 2021, 38(3): 100-106,封3. DOI: 10.11721/cqnuj20210317 |
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| 作者姓名： | 杨杰之 唐万梅 皮家甜 汪建良 |
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| 作者单位： | 重庆师范大学计算机与信息科学学院,重庆401331 |
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| 摘 要： | [目的]针对肺炎识别案例中存在的数据集数量分配不均、数量少、类别间差异小等问题,提出一种基于卷积神经网络判别模块的肺炎识别方法.[方法]首先,将网络骨干设定为预训练的121层DenseNet网络,并冻结相关参数,以迁移学习的方式来解决数据量少的问题,再将网络的中间层定义一组额外的卷积滤波器,通过学习这组滤波器,可以捕获...
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| 关 键 词： | 计算机视觉 卷积神经网络 肺炎识别 细粒度识别 迁移学习 FocalLoss |
Fine-Grained Pneumonia Recognition Method |
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| YANG Jiezhi;TANG Wanmei;PI Jiatian;WANG Jianliang. Fine-Grained Pneumonia Recognition Method[J]. Journal of Chongqing Normal University:Natural Science Edition, 2021, 38(3): 100-106,封3. DOI: 10.11721/cqnuj20210317 |
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| Authors: | YANG Jiezhi TANG Wanmei PI Jiatian WANG Jianliang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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